Business Analytics aplicado a la operación y rentabilidad de TEXRELL

Abstract

Este trabajo de fin de Máster tiene como objetivo principal aplicar técnicas de Business Analytics en la empresa Texrell, el nombre de la empresa es ficticio, los datos son obtenidos de una empresa que radica en Argentina, dedicada al sector petrolero, para optimizar la planificación de los recursos y mejorar la rentabilidad de sus contratos. A través de un enfoque que combina análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo, se busca transformar datos operativos en información útil que guíe la toma de decisiones estratégicas.El análisis se estructura en tres fases: una fase descriptiva que permite explorar visualmente el desempeño histórico de contratos y uso de recursos, para identificar patrones y entender el comportamiento pasado. Le continúa una fase predictiva que se enfoca en estimar el margen de rentabilidad de futuras operaciones utilizando Árboles de decisión. Este modelo permite predecir, a partir de información conocida antes de ejecutar el servicio, y observar si es rentable o no. Esto permitirá distinguir de forma precisa cuales, de ellos, generan mayores beneficios, cuáles operan con un margen reducido y cómo se distribuye el uso de recursos en cada uno de estos servicios, facilitando la optimización estratégica. Y por último una fase prescriptiva orientada a la propuesta de acciones concretas como reasignación de equipos, renegociación de contratos o rediseño de servicios.Para la preparación y análisis de los datos, se utilizó el lenguaje de programación Python, especialmente en la limpieza y tratamiento de conjunto de datos descargados desde reportes de SAP de la empresa. Esta integración técnica permitió estructurar las variables claves necesarias para entrenar los modelos predictivos y alimentar las visualizaciones interactivas.El resultado al que se quiere arribar es un sistema de apoyo a la decisión que permita identificar contratos críticos, simular escenarios de mejora y dotar a Texrell de herramientas analíticas aplicables a otras áreas operativas. El análisis se alinea con las tendencias del sector energético hacia una mayor eficiencia, control de costes y toma de decisiones basada en datos.